在Facebook Prophet中，可以使用add_seasonality()函数来添加自定义的季节性。其中，periods参数用于指定季节性的周期长度。下面是一个包含代码示例的解决方法：

from fbprophet import Prophet

# 创建一个Prophet模型实例
model = Prophet()

# 添加自定义的季节性
model.add_seasonality(name='monthly', period=30.5, fourier_order=5)

# 训练模型
model.fit(train_data)

# 预测
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)

在上述代码中，我们通过调用add_seasonality()函数来添加一个名为"monthly"的季节性，其中period参数指定了季节性的周期长度为30.5天（即一个月）。fourier_order参数用于控制季节性模型的灵活性，数值越大，模型越灵活。

接下来，我们使用训练数据集train_data来训练模型，并使用make_future_dataframe()函数创建一个包含未来日期的DataFrame对象future。然后，使用训练好的模型对未来日期进行预测，结果存储在forecast对象中。

请根据你的数据集和需求，适当调整period和fourier_order参数的数值，以获得最佳的季节性模型拟合效果。